Whisper V3 Turbo API nasıl kullanılır?

Whisper V3 Turbo modelini Parel API ile kullanmak için OpenAI SDK'sını yükleyin, base_url olarak https://api.parel.cloud/v1 belirleyin ve model parametresine "whisper-large-v3-turbo" yazın. Python, Node.js, Java, C# ve cURL desteklenir.

Whisper V3 Turbo KVKK uyumlu mu?

Whisper V3 Turbo Azure (Global) sunucularında çalışır. KVKK uyumlu alternatifler için Parel edge modellerine bakabilirsiniz.

OpenAI

Whisper V3 Turbo

Hız ve doğruluk dengesi, Türkçe için optimize edilmiş

Input 6 kredi/dak.

Output 0 kredi/dak.

Playground'da Dene

Ses Tanıma Türkçe KVKK Uyumlu TR Sunucu

Hakkında

Whisper Large V3 Turbo, OpenAI'nin hız odaklı konuşma tanıma yapay zeka modelidir. 809M parametre ile Large V2 doğruluğunu korurken 6 kat daha hızlı çalışır. Gerçek zamanlı transkripsiyon, canlı altyazı ve hızlı ses işleme senaryoları için idealdir. Parel platformunda KVKK uyumlu, düşük latency STT çözümü olarak kullanılabilir.

Kullanım Alanları

› Toplantı ve konferans transkripsiyonu
› Müşteri çağrı merkezi kaydı analizi
› Video ve podcast altyazı üretimi
› Sesli not ve dikte uygulamaları
› Erişilebilirlik ve işitme engelli destek araçları

Aile

Whisper

Mimari

Encoder-Decoder Transformer

Parametreler

809M

Lisans

MIT

Veri Merkezi

Azure (Global)

Provider: OpenAI
Tür: Ses Tanıma
Uyumluluk: OpenAI SDK
Model ID: whisper-large-v3-turbo
Input Fiyat: 6 kredi/dak.
Output Fiyat: 0 kredi/dak.

Veri Güvencesi

Veri Lokasyonu

Türkiye

Tüm istekler TR altyapısında işlenir

Regülasyon

KVKK'ya Uygun

Veri yurt dışına çıkmaz, TR'de işlenir

Model Lisansı

Açık Kaynak

Veriye üçüncü taraf erişimi yok

Benzer Modeller

Whisper Large V3

OpenAI

Daha ucuz

Faster-Whisper V3

Community

Daha ucuz

OpenAI SDK ile dakikalar içinde entegre edin.

Ücretsiz Başla Tüm Modeller

Authentication #

API anahtarınızı ortam değişkeni olarak tanımlayın.

python

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "pk-..."

Kurulum #

OpenAI SDK'yi yükleyin.

python

pip install openai

Ses Transkripsiyonu #

Ses dosyasini metne donusturun.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.parel.cloud/v1",
    api_key="pk-...",
)

with open("ses.mp3", "rb") as audio:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-large-v3-turbo",
        file=audio,
        language="tr",
    )

print(transcript.text)

javascript

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.parel.cloud/v1",
  apiKey: "pk-...",
});

const transcript = await client.audio.transcriptions.create({
  model: "whisper-large-v3-turbo",
  file: fs.createReadStream("ses.mp3"),
  language: "tr",
});

console.log(transcript.text);

java

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.*;
import java.nio.file.Path;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://api.parel.cloud/v1")
    .apiKey("pk-...")
    .build();

AudioTranscriptionCreateParams params = AudioTranscriptionCreateParams.builder()
    .model("whisper-large-v3-turbo")
    .file(Path.of("ses.mp3"))
    .language("tr")
    .build();

Transcription transcript = client.audio().transcriptions().create(params);

System.out.println(transcript.text());

csharp

using OpenAI;
using OpenAI.Audio;

AudioClient client = new(
    model: "whisper-large-v3-turbo",
    credential: new ApiKeyCredential("pk-..."),
    options: new OpenAIClientOptions {
        Endpoint = new Uri("https://api.parel.cloud/v1") }
);

AudioTranscription transcript = client.TranscribeAudio(
    "ses.mp3",
    new AudioTranscriptionOptions { Language = "tr" }
);

Console.WriteLine(transcript.Text);

Parametreler #

Transkripsiyon formatini ve ayarlarini degistirin.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.parel.cloud/v1",
    api_key="pk-...",
)

with open("ses.mp3", "rb") as audio:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-large-v3-turbo",
        file=audio,
        language="tr",
        response_format="srt",   # json, text, srt, vtt, verbose_json
        timestamp_granularities=["word", "segment"],
    )

print(transcript)

javascript

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.parel.cloud/v1",
  apiKey: "pk-...",
});

const transcript = await client.audio.transcriptions.create({
  model: "whisper-large-v3-turbo",
  file: fs.createReadStream("ses.mp3"),
  language: "tr",
  response_format: "srt",   // json, text, srt, vtt, verbose_json
  timestamp_granularities: ["word", "segment"],
});

console.log(transcript);

java

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.*;
import java.nio.file.Path;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://api.parel.cloud/v1")
    .apiKey("pk-...")
    .build();

AudioTranscriptionCreateParams params = AudioTranscriptionCreateParams.builder()
    .model("whisper-large-v3-turbo")
    .file(Path.of("ses.mp3"))
    .language("tr")
    .responseFormat(AudioTranscriptionCreateParams.ResponseFormat.SRT)
    .addTimestampGranularity(AudioTranscriptionCreateParams.TimestampGranularity.WORD)
    .addTimestampGranularity(AudioTranscriptionCreateParams.TimestampGranularity.SEGMENT)
    .build();

Transcription transcript = client.audio().transcriptions().create(params);

System.out.println(transcript.text());

csharp

using OpenAI;
using OpenAI.Audio;

AudioClient client = new(
    model: "whisper-large-v3-turbo",
    credential: new ApiKeyCredential("pk-..."),
    options: new OpenAIClientOptions {
        Endpoint = new Uri("https://api.parel.cloud/v1") }
);

AudioTranscription transcript = client.TranscribeAudio(
    "ses.mp3",
    new AudioTranscriptionOptions
    {
        Language = "tr",
        ResponseFormat = AudioTranscriptionFormat.Srt,
        TimestampGranularities = AudioTimestampGranularities.Word
            | AudioTimestampGranularities.Segment,
    }
);

Console.WriteLine(transcript.Text);

bash

curl -X POST https://api.parel.cloud/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer pk-..." \
  -F file=@ses.mp3 \
  -F model="whisper-large-v3-turbo" \
  -F language="tr" \
  -F response_format="srt"

Kayıt olun, API anahtarınızı alın.

Hemen Başla Tum Modeller